{"id":14882,"date":"2020-10-27T17:03:47","date_gmt":"2020-10-27T16:03:47","guid":{"rendered":"http:\/\/www.iic.uam.es\/en\/?page_id=14882"},"modified":"2020-10-27T17:03:47","modified_gmt":"2020-10-27T16:03:47","slug":"machine-learning-deep-learning","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.iic.uam.es\/en\/artificial-intelligence\/machine-learning-deep-learning\/","title":{"rendered":"Machine Learning & Deep Learning"},"content":{"rendered":"[vc_row bg_image=”14353″ text_color=”light” text_align=”center” top_padding=”60″ bottom_padding=”60″][vc_column column_padding=”padding-4″ width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Machine Learning & Deep Learning (English)<\/h1>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

Los sistemas de IA aprenden de tus datos<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″][vc_column column_padding=”padding-1″ width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Los sistemas de Inteligencia Artificial<\/strong> se adaptan y toman decisiones en base a lo que aprenden viendo datos. Esta capacidad de aprendizaje se consigue con t\u00e9cnicas de Machine Learning<\/strong> (Aprendizaje Autom\u00e1tico) y Deep Learning<\/strong> (Aprendizaje Profundo).<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row equal_height=”yes” type=”full_width_section” top_padding=”0″ bottom_padding=”0″][vc_column bg_color=”#3591c4″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” text_color=”light” width=”1\/2″ delay=”0″]

\"Machine<\/div>[vc_column_text]\n

\u00bfQu\u00e9 es el Machine Learning?<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

El Machine Learning o aprendizaje autom\u00e1tico es el puente entre el Big Data y la Inteligencia Artificial.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column bg_color=”#f3f3f3″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” width=”1\/2″][vc_column_text]\n

Las t\u00e9cnicas de\u00a0Machine Learning<\/strong> permiten a los algoritmos identificar patrones complejos<\/strong> entre gran cantidad de datos, infiriendo as\u00ed sus propias reglas para detectar patrones similares en nuevos conjuntos de datos.<\/p>\n

Se crean sistemas inteligentes que mejoran de forma aut\u00f3noma viendo datos. As\u00ed pueden aprender a predecir comportamientos, detectar similitudes o anomal\u00edas autom\u00e1ticamente o tomar las decisiones adecuadas.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row equal_height=”yes” type=”full_width_section” top_padding=”0″ bottom_padding=”0″][vc_column bg_color=”#f3f3f3″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” width=”1\/2″ delay=”0″][vc_column_text]\n

La Inteligencia Artificial<\/a> aprende con ejemplos. Los modelos de Machine Learning analizan muestras de datos reales que reflejan el proceso que se quiere mejorar o automatizar. Hablamos de entrenar<\/strong> algoritmos: <\/strong>el sistema extrae conclusiones relevantes o aprende a realizar una tarea sin ser programado previamente, solo a partir de lo que observa en los datos.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column bg_color=”#3591c4″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” text_color=”light” width=”1\/2″]

\"Funcionamiento<\/div>[vc_column_text]\n

\u00bfC\u00f3mo funciona el Machine Learning?<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

Se entrenan los algoritmos que van aprendiendo de los datos<\/strong> introducidos inicialmente para ir sacando conclusiones de nuevos datos que se le van proporcionado.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Tres pasos de un proyecto de Machine Learning<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row text_align=”center” top_padding=”5″ bottom_padding=”30″][vc_column width=”1\/3″ delay=”500″]
<\/div>

REVISI\u00d3N DE LOS DATOS<\/h3>

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Revisi\u00f3n de aquellos datos que pueden ser \u00fatiles, su almacenamiento y formatos. Hay que tratar los datos, eliminar los antiguos, los incompletos o los err\u00f3neos.<\/p>\n<\/p><\/div><\/div>[\/vc_column][vc_column width=”1\/3″ delay=”500″]

<\/div>

ORGANIZACI\u00d3N DE LOS DATOS<\/h3>

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Organizar los datos facilita el aprendizaje autom\u00e1tico. Se eligen los datos que reflejen las decisiones que despu\u00e9s tendr\u00e1 que tomar el sistema autom\u00e1ticamente.<\/p>\n<\/p><\/div><\/div>[\/vc_column][vc_column width=”1\/3″ delay=”500″]

<\/div>

ENTRENAMIENTO Y VALIDACI\u00d3N DEL MODELO<\/h3>

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Viendo los datos, el modelo descubrir\u00e1 patrones y relaciones entre ellos, configurando su propia combinaci\u00f3n de par\u00e1metros para detectarlos autom\u00e1ticamente en nueva informaci\u00f3n.<\/p>\n<\/p><\/div><\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row content_placement=”top” bg_image=”10228″ bg_repeat=”no-repeat” parallax_bg=”true” text_color=”light” text_align=”center” top_padding=”30″ bottom_padding=”30″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Estos modelos de Machine Learning son \u00fatiles para el mundo empresarial por su flexibilidad y su capacidad para adaptarse a los cambios<\/strong>, al poder reentrenarse a medida que se recogen nuevos datos o van entrando en el sistema en tiempo real.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

M\u00e9todos de aprendizaje del Machine Learning<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

Las t\u00e9cnicas de Machine Learning<\/strong> son aplicables a negocios de cualquier sector que dispongan de los datos necesarios, para hacer predicciones o tomar decisiones de negocio.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row text_align=”center” top_padding=”5″ bottom_padding=”30″][vc_column width=”1\/3″ delay=”500″]

<\/div>

APRENDIZAJE SUPERVISADO<\/h3>

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En el aprendizaje supervisado<\/strong> se entrena a los sistemas con datos etiquetados<\/strong> o ejemplos concretos. Con esta informaci\u00f3n previa, los algoritmos buscar\u00e1n lo mismo en nuevos conjuntos de datos.<\/p>\n<\/p><\/div><\/div>[\/vc_column][vc_column width=”1\/3″ delay=”500″]

<\/div>

APRENDIZAJE NO SUPERVISADO<\/h3>

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En el aprendizaje no supervisado<\/strong>, los algoritmos no cuentan con un conocimiento previo, es el propio sistema el que observa las caracter\u00edsticas<\/strong> o comportamientos de los datos y busca similitudes y patrones<\/strong> para agruparlos de alguna forma o detectar patrones an\u00f3malos que pueden resultar de inter\u00e9s.<\/p>\n<\/p><\/div><\/div>[\/vc_column][vc_column width=”1\/3″ delay=”500″]

<\/div>

APRENDIZAJE POR REFUERZO<\/h3>

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Con el aprendizaje por refuerzo, el sistema aprende a partir de su propia experiencia<\/strong>, en base a un proceso de prueba y error y recompensas si toma decisiones correctas. As\u00ed llegar\u00e1 a generar autom\u00e1ticamente estrategias que permitan optimizar un proceso de negocio<\/strong>.<\/p>\n<\/p><\/div><\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row content_placement=”top” bg_image=”10637″ bg_repeat=”no-repeat” parallax_bg=”true” text_color=”light” text_align=”center” top_padding=”40″ bottom_padding=”40″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Las mejores decisi\u00f3n con Machine Learning<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

Te ayudamos a preparar los datos, elegir el mejor m\u00e9todo y desarrollar tu propio modelo de Machine Learning.<\/p>\n[\/vc_column_text]\u00a1TE AYUDAMOS!<\/a>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row equal_height=”yes” type=”full_width_section” top_padding=”0″ bottom_padding=”0″][vc_column bg_color=”#3591c4″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” text_color=”light” width=”1\/2″ delay=”0″]

\"Deep<\/div>[vc_column_text]\n

\u00bfQu\u00e9 es el Deep Learning?<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

El Deep Learning o aprendizaje profundo es un tipo especializado de Machine Learning.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column bg_color=”#f3f3f3″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” width=”1\/2″][vc_column_text]\n

El Deep Learning es\u00a0 un modelo de aprendizaje por capas<\/strong>, que procesan la informaci\u00f3n dada en m\u00faltiples etapas sucesivas para as\u00ed tener en cuenta interacciones complejas entre los datos observados.<\/p>\n

La base del Deep Learning son las redes neuronales artificiales<\/strong>, sistemas que imitan el funcionamiento de las neuronas y mecanismos b\u00e1sicos del cerebro y, por tanto, intentan aproximarse a nuestra forma de aprender. Seg\u00fan la profundidad de la red (n\u00famero de capas), se consigue un mayor nivel de abstracci\u00f3n, pudiendo as\u00ed aprender de un mayor n\u00famero de datos y conseguir un menor margen de error.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row equal_height=”yes” type=”full_width_section” top_padding=”0″ bottom_padding=”0″][vc_column bg_color=”#f3f3f3″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” width=”1\/2″ delay=”0″][vc_column_text]\n

Capas del aprendizaje profundo:<\/p>\n[\/vc_column_text]

<\/i>Primera capa de aprendizaje<\/h3>

En una primera capa de aprendizaje, son varias las “neuronas\u201d que procesan los datos de entrada individualmente.<\/p><\/div>

<\/i>Segunda capa de aprendizaje<\/h3>

Una segunda capa maneja esos resultados para tomar una decisi\u00f3n m\u00e1s compleja, al tener en cuenta lo detectado por la anterior.<\/p><\/div>

<\/i>Siguientes capas de aprendizaje<\/h3>

Y as\u00ed sucesivamente, independientemente del n\u00famero de capas, obteniendo un resultado cada vez m\u00e1s preciso.<\/p><\/div>[vc_column_text]\n

Gracias al aprendizaje profundo<\/strong>, los modelos pueden identificar rostros o reconocer palabras habladas, haciendo posible abordar tareas de an\u00e1lisis complejas que no pueden acometerse con t\u00e9cnicas de machine learning m\u00e1s cl\u00e1sicas.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column bg_color=”#3591c4″ column_padding=”padding-3″ column_center=”true” text_color=”light” width=”1\/2″]

\"Funci\u00f3n<\/div>[vc_column_text]\n

\u00bfC\u00f3mo funciona el Deep Learning?<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

El Deep Learning aborda otro tipo de datos y problemas. Se especializa en tratar datos no estructurados<\/strong> o multimedia (im\u00e1genes, v\u00eddeo, texto, audio) y se crean sistemas mucho m\u00e1s complejos y precisos.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″ bottom_padding=”30″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Aplicaciones del Machine Learning y Deep Learning<\/span><\/h2>\n

Algunas de las ventajas que ofrecen estas t\u00e9cnicas:<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row bottom_padding=”20″][vc_column width=”1\/3″]

<\/i>Mejorar los procesos de negocio<\/h3>

El manejo autom\u00e1tico del Big Data<\/a> permite analizar la actividad de las empresas, identificar las acciones m\u00e1s beneficiosas, descartar las perjudiciales y buscar nuevas soluciones.<\/p><\/div>

<\/i>Mejorar la atenci\u00f3n al cliente<\/h3>

Analizando c\u00f3mo se comportan los clientes, se puede segmentar al p\u00fablico objetivo<\/strong> y ofrecer sugerencias o servicios personalizados.<\/p><\/div>

<\/i>Soluciones innovadoras<\/h3>

El Machine Learning<\/strong> puede aplicarse junto a otras t\u00e9cnicas, como el Procesamiento del Lenguaje Natural, para extraer valor de datos no estructurados<\/strong> y automatizar la clasificaci\u00f3n de textos de reclamaciones o documentos legales.<\/p><\/div>[\/vc_column][vc_column width=”1\/3″]

\"Diagrama<\/div>

<\/i>Adaptaci\u00f3n a los cambios de la empresa o el sector<\/h3>

Los modelos pueden actualizarse con frecuencia, al reentrenarlos con nuevos datos.<\/p><\/div>[\/vc_column][vc_column width=”1\/3″]

<\/i>Detecci\u00f3n autom\u00e1tica de patrones<\/h3>

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Se identifican variables y relaciones relevantes<\/strong> entre los datos de diferentes \u00e1mbitos: caracter\u00edsticas de los candidatos de \u00e9xito en procesos de selecci\u00f3n o los s\u00edntomas para diagnosticar una enfermedad.<\/p>\n<\/p><\/div>

<\/i>Ahorro de tiempo y costes<\/h3>

Al automatizar los procesos, se obtienen resultados m\u00e1s precisos<\/strong> y de forma m\u00e1s r\u00e1pida que si se realizaran manualmente.<\/p><\/div>

<\/i>Predicciones de tendencias<\/h3>

A trav\u00e9s del an\u00e1lisis de datos y los patrones de comportamiento<\/strong>, se puede predecir, por ejemplo, qu\u00e9 productos tendr\u00e1n m\u00e1s demanda o cu\u00e1nta energ\u00eda se consumir\u00e1.<\/p><\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”full_width_section” bg_color=”#3591c4″ text_color=”light” text_align=”center” top_padding=”25″ bottom_padding=”20″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Somos expertos en la gesti\u00f3n inteligente de los datos, desarrollando modelos de Machine Learning y Deep Learning.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″ bottom_padding=”40″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Contacta con nosotros<\/span><\/h3>\n[\/vc_column_text]\n
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    <\/ul><\/div>\n
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